지하철 승객은 코로나 이전으로 돌아왔을까 — 전체는 93%, 역마다는 59%에서 170%까지

"지하철이 다시 붐빈다"는 말과 "사람들이 지하철을 덜 탄다"는 말이 함께 들립니다. 둘 중 무엇이 맞는지는 무엇과 비교하느냐에 달렸습니다. 숫자 하나를 알맞은 기준 없이 크다, 작다 판단하는 습관이 로슬링이 말한 크기 본능입니다. 위 노선도는 서울교통공사 1–8호선(9호선 일부)의 역을 호선마다 한 줄로 펴 놓은 것입니다. 동그라미 크기는 2026년 9월 21·22일 평일의 그 시간 승하차, 색은 2025년 한 해 승하차를 2019년과 견준 것입니다.

기준을 2019년으로 잡으면

두 해 모두 있는 역 279곳만 비교하면, 2025년 승하차는 32.5억 명으로 2019년(35.1억 명)의 92.6%입니다. 가장 적었던 2020년(72.4%)과 견주면 28% 늘어난 셈이라 "승객이 크게 늘었다"고 말할 수도 있지만, 코로나 이전 기준으로는 아직 7.4% 모자랍니다.¹

역마다 돌아온 정도가 다르다

평균 뒤에는 큰 차이가 있습니다.² 역별 2025년 승하차를 2019년으로 나눈 값의 중간값은 93%이고, 2019년을 넘어선 역이 81곳, 80%에 못 미치는 역이 16곳입니다. 2019년 승하차가 500만 명 넘던 역 가운데 가장 많이 늘어난 곳은 성수(170%), 둔촌동(134%), 김포공항(130%), 신용산(127%)이고, 가장 덜 돌아온 곳은 강변(59%), 보라매(68%), 불암산(68%), 송정(70%)입니다.

그래도 남는 문제: 같은 역, 같은 노선끼리 비교해야 한다

역의 숫자는 승객이 줄어서만 줄지 않습니다. 새 노선이 생기면 갈아타는 곳이 바뀌고, 운영 구간이 넘어가면 통계에서 빠집니다. 2019년 서울교통공사 자료에 있던 역 가운데 9곳이 2025년 자료에는 없고, 7곳은 새로 생겼습니다. 인천교통공사의 수송인원은 2025년에 2019년의 140%였지만, 2022년 한 해에만 49% 늘었습니다. 회복률이라기보다 운영하는 노선과 구간이 달라진 영향이 클 수 있어, 같은 잣대의 회복률로 읽기는 어렵습니다.³ 요즘 평일은 어떨까요. 2026년 9월 21·22일 평일 하루 승하차는 평균 1,045만 명이고, 가장 붐비는 8시대 한 시간에 하루의 11.7%가 몰립니다. 2024년 평일 평균의 같은 시간 몫(11.3%)과 거의 같아, 출근 시간의 쏠림이 크게 달라지지는 않은 것으로 보입니다. 다만 두 값은 조사한 날짜 수가 다르고 API에 없는 역도 있어, 어림으로만 읽어야 합니다.

그래서

"지하철 승객이 늘었다"와 "아직 덜 돌아왔다"는 둘 다 맞을 수 있습니다. 기준이 코로나로 줄어든 해인지, 그 이전인지에 따라 결론이 뒤집힙니다. 역 하나의 숫자도 새 노선, 운영 구간, 동네의 변화가 함께 움직입니다. 같은 역을 같은 기준 해와 견줄 때 비로소 "돌아왔다"는 말의 크기를 알 수 있습니다.

읽을 때 주의할 점

• 승하차 인원은 개찰구를 지난 승차와 하차를 더한 수다. 환승해 들어온 승객(유입)은 들어 있지 않다. 2019년과 2025년 모두 있는 역 279곳만 비교했다(2019년에만 있는 9곳: 까치울, 부천종합운동장, 춘의, 신중동, 부천시청, 상동, 삼산체육관, 굴포천, 부평구청 / 2025년에만 있는 7곳: 강일, 미사, 하남풍산, 하남시청, 하남검단산, 암사역사공원, 남위례).
• 2024년 역별 일별 시간대별 자료는 4월 한 달이 앞뒤 달보다 38% 많아 따로 확인이 필요하다. 그래서 2024년 숫자는 비교에 쓰지 않고, 평일 시간대 모양(240일, 4월 제외)만 참고했다.
• 동그라미 크기는 서울교통공사 오픈API의 2026년 9월 21·22일 평일 이틀 평균이다. API는 최근 일주일만 주며, 그 뒤 추석 연휴(9월 24–26일)는 뺐다. 9호선 2·3단계 역은 API에 없어 시간대 크기를 그리지 않았다.
• 역 이름은 괄호 안 부역명을 뺐다. 같은 이름의 환승역은 호선마다 따로 센다(예: 1호선 시청과 2호선 시청).
• 인천교통공사 수송인원은 승차에 다른 노선에서 넘어온 유입 인원을 더한 운영 기관 전체의 숫자다. 운영 구간이 바뀐 해의 증감은 승객 변화만이 아니다.

엮은 공공데이터